认知无线电网络中基于信道跳频序列的异步交汇算法研究

认知无线电技术被公认为是未来通信网络中解决频谱资源稀缺和提高频谱利用率的关键技术。认知无线电用户以频谱共享方式机会式地接入授权用户的频段。异步认知无线电网络中的认知无线电用户在相互通信之前,首先需要完成交汇(Rendezvous)和信道协商。对近几年来基于信道跳频序列的异步交汇算法进行了综述,对文献中提出的三类算法进行理论分析,并通过Matlab仿真验证这三类中的八个算法在ETTR、MTTR和公平性三方面的性能表现,对比分析了这八个算法的优缺点。     

一种新的基于虚拟多信道的无线自组织网络

为了提高灾后应急通信网络频率资源利用效率,提出了基于多信道技术的虚拟多信道ad hoc网络方案。该方案采用单个控制信道和多个数据信道的虚拟多信道结构,通过跳频生成器实现收发机在不同跳频序列之间动态切换。控制信道使用所属子网占用的跳频序列,数据信道使用空闲跳频序列。设计了虚拟多信道路由协议VMCRP,提出了新的路由度量标准VMCM和控制信道分相广播机制CCSP。仿真结果表明:与传统网络相比,本方案能大幅增加网络容量和提升网络吞吐量。     

一种适用于物联网设备的自适应跳频方法

由于2.4 GHz频段的免授权性和开放性,新的无线系统在该频段内的自由接入必定会受到同频系统的干扰。针对上述问题,采用自适应跳频技术保证通信双方在通信中自动适应信道变化,实时避开频率集中被干扰的频点,提高通信的可靠性和抗干扰能力。首先介绍自适应跳频技术的2种相关算法,时间同步及信道评估算法,接着介绍基于CC2500的物联网设备的具体实现流程,并采用公共信道实现跳频信令的传输,在基于CC2500的物联网设备上做了具体实践,最后通过实验分析表明,该跳频算法具有一定的实用性和先进性。     

基于HOG-SVM的跳频信号检测识别算法

针对非合作通信场景下的跳频信号自动化检测识别问题,本文提出了一种基于方向梯度直方图与支持向量机的跳频信号检测识别算法。该算法将无线通信信号转化为包含时间、频率和幅度的时频瀑布图,采用方向梯度直方图特征提取算法将不同跳频序列在瀑布图上产生的独特结构特征提取出来。然后利用支持向量机将特征序列映射到高维空间,通过寻找最大间隔分离超平面,实现跳频信号的检测与多种跳频序列的识别,并依此建立跳频信号检测识别原型系统。最后在室内多径信道环境下进行了测试验证,该算法能够完全自动化的精确检测到开放电磁环境下的跳频信号并且能够实现对多种跳频序列的识别。在信干噪比不超过20dB时,针对不同跳频序列的平均识别正确率能够达到98.01%。     

短波信道下跳频信号检测

跳频信号检测是当前通信对抗领域紧迫而困难的任务之一,提出了一种在复杂短波环境下有效检测跳频信号的新方法。首先,对已有动态门限算法进行改进,提出一种新的估计噪声基底的方法;用该方法对信号时频图每个时间单元的功率谱图进行滤波,将信号的时频图降噪处理;然后根据短波信道特点设计了参数统计规则,得到信号描述表,最后采用直方图方法对各信号持续时间统计分类判断出是否存在跳频信号。仿真实验证明,该方法运算简单,能够较好地解决噪声和干扰较大的复杂短波信道环境下跳频信号的检测问题。     

一种认知无线网络中公共控制信道的动态建立方法

针对目前对认知无线网络公共控制信道研究较少的现状,提出了一种在不增加额外成本、不采用其他通信方式且不影响授权用户使用的前提下,根据信道空闲程度优先序列动态建立认知无线网络公共控制信道的方法。用网络行为仿真软件OPNET建立基于该方法的完整的系统模型和仿真环境,根据仿真结果设计了基于"通信成功率"和"公共信道建立时间"加权的通信质量优化方案,提出了相应的归一化性能函数,并以此为基础确定了优化预设公共控制信道数目这一主要参数。     

自适应跳频技术在提高数据链抗干扰性能中的应用

跳频技术是扩频通信中的一种抗干扰的实用技术。自适应跳频技术是建立在自动信道质量分析基础上的一种技术,该技术能使跳频通信过程自动避开被干扰的跳频频率点,并以最小的发射功率、最低的被截获概率,达到在无干扰的跳频信道上长时间保持优质的通信。本文介绍这种自适应跳频通信基本原理和关键技术以及在提高数据链抗干扰性能中的应用,并通过计算机仿真论证了其优越性能。     

基于增强型龙格库塔优化算法的跳频序列设计

跳频技术具有优秀的抗干扰性能和多址组网性能,跳频序列(FHS)作为其关键,在设计时面临性能指标差、难以兼顾多指标的问题。提出一种基于增强型龙格库塔优化算法(ERUN)的跳频序列设计方法。利用跳频序列的汉明相关性、复杂度、均匀性和平均跳频间隔构建目标函数,建立适用于启发式优化算法的跳频序列设计模型。针对龙格库塔优化算法(RUN)在复杂优化问题上收敛速度慢、寻优精度差的问题,提出增强型龙格库塔优化算法。利用混沌反向学习机制提高初始种群质量,基于二次插值法得到更好的个体更新方向,并根据自适应t分布扰动帮助种群跳出局部最优。在6个基准测试函数和目标函数上的测试结果表明,与RUN的3个最新变体相比,ERUN具有更快的收敛速度和更高的解精度。将得到的跳频序列应用于跳频系统中,实验结果表明,该方法在固定干扰环境下误码率为4%左右,在变化干扰环境下误码率没有明显上升,展现出了较强的抗干扰能力和复杂环境适应能力。     

多跳分布式无线网络环境下自适应获取冲突避免的多址接入协议

该文为多跳移动的分布式无线网络提出了一种新型的媒质接入控制（MAC）协议，即公共－发送信道式自适应获取冲突避免（AACA－CT）协议，在该协议中，每个节点预先监测记录周邻节点的信道使用情况，从而自适应地为自己选择发送信道，并且利用在公共信道上发送的RTS分组唤起收方使用各自的发送信道而实现无冲突的通信，它的主要思想在于资源预约可以简便地利用半双工无线电台以异步方式灵活，有效地在多个频段，多个跳频（FH）码或多个直接序列扩频（DSSS）码上实现，而且不依赖于功能强大的基站或中心控制器以及有线骨干网的帮助，性能分析和仿真结果表明，它能有效地克服隐藏终端和暴露终端问题，并且可以完全解决侵入终端问题。     

基于小波包变换的DS/FH系统抗窄带干扰研究

为了进一步提高直接序列/跳频(DS/FH)扩频系统的抗干扰能力,基于小波包变换结合递归最小二乘算法设计了一种变换域自适应干扰抑制算法,该算法采用小波包分解定位窄带干扰,递归最小二乘算法抑制窄带干扰.通过蒙特卡罗仿真分析在增加抗干扰模块后,DS/FH系统工作在准静态时,在不同信噪比条件下抗窄带干扰性能.仿真结果表明:该算法具有较强的自适应性以及抗窄带干扰能力,其性能优于传统的直接置零法,适用于多音干扰下的恶劣通信环境.     

无人系统认知联合抗干扰通信研究综述

随着电磁环境日益复杂、敌我对抗态势越发激烈,对无人系统信息传输的可靠性提出了更高的要求,传统节点的认知通信模式已难以适应未来自主化、分布式的宽带联合抗干扰发展趋势。针对无人系统面临的抗干扰低截获通信需求,围绕干扰的检测识别、变换分析和多域抑制等认知抗干扰关键技术展开具体分析,梳理常见的检测估计和分类识别研究现状;对典型干扰类型进行分类建模,总结变换处理过程的方法和问题;并对传统干扰抑制方法和新型干扰抑制方法进行了系统性概述,分析了未知干扰的分类识别、多样干扰的时域消除、分布干扰的联合分离以及协同干扰的优化控制等制约宽带联合抗干扰的关键问题,突出认知抗干扰技术对无人系统通信的重要作用。     

自适应跳频MF-TDMA抗干扰卫星通信技术

MF-TDMA卫星通信系统中,网内终端本身具有频率跳变的能力,可以与跳频相结合实现抗干扰的目的。文章分析了MF-TDMA卫星通信和自适应跳频技术的特点,比较了两种常用的自适应跳频技术,并根据分析结果提出了一种基于分布式干扰检测、频点集中规划的自适应跳频MF-TDMA(AFH-MF-TDMA)卫星通信技术,该技术具有干扰检测准确、频率资源综合利用率高的特点,可以有效增强MF-TDMA卫星通信系统的抗干扰能力。     

一种适合于复杂电磁环境下短波跳频信号的检测方法

分析短波波段复杂电磁环境下跳频信号检测存在的难点,并根据短波通信信号的特点,提出一种时间、频谱和幅度关联的检测方法,称之为时频幅三维关联法.文章主要结合商空间粒度分析理论,提出改进的覆盖聚类算法,并对截获的海量复杂数据进行预处理,消除了噪声,然后运用时频幅三维关联法,排除定频信号、突发信号等.实验结果说明该方法能够有效地检测出跳频信号,验证了方法的实效性.     

ICRN功率分配与中继选择联合优化

针对工业认知无线电网络中出现的无线干扰和冲突严重,特别是工业现场的金属环境和移动特性造成多径与阴影衰落,从而使得传输可靠性难以保证的问题,引入感知信道概率及信道可用度概念,提出一种联合优化中继选择与功率分配的算法。该算法给出3种认知中继选择方案,分别是信道增益最大准则、最近准则及调和平均准则,并在源节点和所选中继节点之间进行最优功率分配,以最小化网络中断概率。仿真结果表明,与平均功率分配算法相比,所提算法能更好地降低系统中断概率,提高传输可靠性。     

基于智能跳频的短波无线接入网动态频谱分配算法

针对现有短波无线接入网的固定式频谱分配方法难以满足使用智能跳频技术新要求的问题,分析智能跳频短波无线接入网的通信需求,提出智能跳频短波无线接入网的动态频谱分配策略及算法。首先将各机动用户和接入基站看作一子网;然后将对各子网的频谱分配建模为基于图着色理论的智能跳频短波无线接入网频谱分配模型;最后结合通信需求提出分配策略和算法,完成频谱分配并进行了仿真分析。结果表明,这些频谱分配策略及算法以不同的目标进行频谱分配,能够有效支撑智能跳频技术在短波无线接入网中的应用,与固定式频谱分配方法的定频通信相比,在网络效益、子网满意度、网络公平性、网络支持用户数和频谱利用率等方面均有明显提升,同时能有效降低互扰率。     

Coordination problem in cognitive wireless mesh networks

Due to their potential to create and extend pervasive communication applications to cognitive environments with distributed control, the emerging technology of cognitive wireless mesh networks is gaining significant attention from a growing research community. However, the major challenge in cognitive networks is the adaptation to time and space variability of the available resources, namely chunks of the frequency spectrum called channels. In particular, this problem is exacerbated in cognitive mesh networks because there exists no direct communication among devices which thereby cannot establish a global (common) control channel to coordinate the entire network. Instead, only local control channels that vary depending on the time instant and location, can be established to coordinate cognitive devices among themselves. This paper first analyzes the underlying challenges and existing approaches to address the absence of a static and global control channel, and then propose a novel Control channel formation protocol, called Connor. Our protocol Connor is a fully distributed coordination scheme where cognitive mesh devices self-organize into clusters based on the similarity of available channels and on topological constraints. Compared with the existing clustering algorithms, which requires synchronization, the proposed Connor performs better in most cases without imposing synchronization.     

A distributed channel assignment control for QoS support in mobile ad hoc networks

Recently, one of the most critical issues in mobile ad hoc networks (MANETs) is providing quality of service (QoS) through routing, access/admission control, resource reservation, and mobility management. However, most existing solutions do not provide QoS effectively due to the interference arising from mobility. In this paper, we refer to interference as a quasi-exposed node problem. To solve this problem, a new algorithm, named a distributed channel assignment control, is proposed that focuses on performance enhancements related to QoS and mathematical analysis techniques for the channel bandwidth. This novel algorithm uses channel assignment control with a power control to reduce the negative effects induced by the quasi-exposed node problem, and then the channels are adaptively negotiated to allow communication in the interference region. The proposed algorithm has been evaluated via extensive simulations, and the results show that it can successfully guarantee QoS by maintaining good throughput, reducing control message overhead, and enhancing delay.     

抗电磁干扰的电力工器具RFID电力标签的设计

传统电力工器具RFID电力标签在强电磁干扰环境下无法正常工作,容易导致标签损坏和信息泄露.针对上述问题,本文设计一种抗电磁干扰的RFID电力标签.该RFID电力标签外壳使用抗干扰材料和高绝缘耐压的封装,标签内部使用STM32L4微控制器,并且提出基于卡尔曼滤波的双阶段滤波算法,数据传输使用超高频,从而达到良好的抗电磁干...     

WFRFT认知通信系统控制参数联合优化方法研究

针对WFRFT系统难以适应复杂电磁环境及最优控制参数难以选取的问题,提出一种新型WFRFT认知通信系统构建方法。在传统WFRFT通信系统的基础上引入信号认知模块,完成电磁信号的采集及电磁环境中目标信号调制特征的识别。根据WFRFT信号调制特征裂变的特性,分析控制参数间的耦合作用机理,并设定优化控制参数的目标。将目标信号调制特征参数引入到WFRFT控制参数优化模型中,提出基于目标特征的WFRFT认知通信系统控制参数联合优化方法,并通过粒子群算法的迭代计算,选取最优控制参数集,针对最优参数的WFRFT认知通信系统,分别仿真计算高斯、莱斯、瑞利等典型信道条件下的误码率性能。实验结果表明,该方法可伪装信号调制特征,能有效提高通信信号的安全性,且在典型信道条件下的误码率性能较好,具有较好的抗干扰能力。